http://repositorio.unb.br/handle/10482/45391
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2022_GuilhermeAraujoMattos.pdf | 5,61 MB | Adobe PDF | View/Open |
Title: | Conversores A/D e D/A com amostragem adaptativa utilizando Transformada Wavelet no domínio analógico e reconstrução polinomial através dos coeficientes de Lispchitz |
Authors: | Mattos, Guilherme Araujo |
metadata.dc.contributor.email: | guilherme.mattos.gam@gmail.com |
Orientador(es):: | Haddad, Sandro Augusto Pavlik |
Assunto:: | Conversor analógico-digital Expoente de Lipschitz Transformada wavelet Conversor digital-analógico Reconstrução polinomial |
Issue Date: | 26-Dec-2022 |
Data de defesa:: | 4-Aug-2022 |
Citation: | MATTOS, Guilherme Araujo. Conversores A/D e D/A com amostragem adaptativa utilizando Transformada Wavelet no domínio analógico e reconstrução polinomial através dos coeficientes de Lispchitz. 2022. xvii, 77 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
Abstract: | O presente trabalho apresenta uma proposta para reduzir dados e energia consumidos no processo de conversão de sinais, nos domínios digitais e analógicos. Para isso, são utilizados dois sistemas de conversores. Um sistema analógico-digital (A/D) com compressão de informação e amostragem adaptativa mediante o uso do coeficiente de Lipschitz e das propriedades da Transformada Wavelet. O coeficiente de Lipschitz caracteriza a forma de onda em um determinado ponto. A utilização do expoente comprime a informação, reduzindo o número de amostras necessárias para o processo de conversão, ainda assim, mantendo uma alta resolução. O outro sistema desenvolvido neste trabalho é o conversor digital-analógico (D/A) dedicado, que realiza o processo de reconstrução do sinal analógico por um arranjo polinomial. O sinal é reconstruído com as informações de amplitude, tempo e expoente. Essas são as saídas do A/D, e consequentemente, as entradas do D/A. Foi utilizada uma reconstrução fundamentada na morfologia do sinal usando um método de aproximação polinomial, reduzindo significativamente a taxa de amostragem. Foram desenvolvidos os circuitos que realizam o cálculo do expoente usando a Transformada Wavelet. Após a construção dos circuitos necessários na ferramenta Virtuoso, foram testadas quatro formas de onda com expoentes conhecidos, com intuito de verificar se o sistema consegue realizar a detecção. Realizou-se então uma variação dos parâmetros do circuito, da temperatura e da alimentação, gerando 300 amostras para cada sinal. Verificou-se estatisticamente através do teste T para os sinais que apresentaram distribuição normal, e utilizando o teste de Wilcoxon para o sinal que não a apresentou. O resultado obtido foram expoentes que não desviaram consideravelmente do valor nominal, indicando que é possível obter fidedignidade na obtenção do expoente. Na construção do sistema D/A era necessário gerar quatro ondas base combinando-as e ponderando-as para gerar um expoente n qualquer. Neste trabalho foram testados 16 expoentes (4 bits na informação do expoente) espaçados de diferentes maneiras, variando o valor entre 2 a 0,25. Foram testadas as ondas obtidas pelos circuitos projetados comparando as com as formas de ondas ideais. O resultado do sistema mostra um erro RMS menor que 636 µV para a curva mais acentuada. Foi realizada também a reconstrução de um sinal de ECG, onde há uma redução na taxa de amostragem de 95,08% em relação a um conversor ideal com taxa de amostragem linear de 2 KS/s. Uma redução elevada nas informações necessárias para a reconstrução, mesmo realizando uma comparação com um conversor que apresenta uma taxa de amostragem baixa. |
Abstract: | This work presents a proposal to reduce data and energy consumed in the signal conversion process, in the digital and analog domains. For this, two converter systems are used. An analog-digital (A/D) system with information compression and adaptive sampling using the Lipschitz coefficient and the properties of the Wavelet Transform. The Lipschitz coefficient characterizes the waveform at a given point. Using the exponent compresses the information, reducing the number of samples necessary for the conversion process, yet, maintaining a high resolution. Another system developed in this work is the dedicated digital-to-analog (D/A) converter, which performs the process of reconstruction of the analog signal by a polynomial arrangement. The signal is reconstructed with amplitude, time and exponent information. These are the A/D outputs, and consequently, the D/A inputs. A reconstruction based on the morphology of the signal using a polynomial approximation method is used, significantly reducing the sampling rate. Circuits were developed that perform the calculation of the exponent using the Transform Wavelet. After building the necessary circuits in the Virtuoso tool, four waveforms were tested with known exponents, in order to verify that the system can perform detection. There was then a variation circuit, temperature and power parameters, generating 300 samples for each signal. It was found statistically through the T test for the signs that showed a normal distribution, and using the test of Wilcoxon for the signal that did not present it. The results obtained were exponents that did not deviate considerably from the value nominal, indicating that it is possible to obtain reliability in obtaining the exponent. In the construction of the D/A system, it was necessary to generate four base waves by combining and weighting them to generate any exponent n. In this work, 16 exponents were tested (4 bits in the exponent information) spaced in different ways, varying the value between 2 and 0.25. The waves obtained by the designed circuits were tested comparing them with the ideal waveforms. The system output shows an RMS error of less than 636 µV for the steepest curve. The reconstruction of an ECG signal was also performed, where there is a reduction in the sampling rate of 95.08% in relation to an ideal converter with a linear sampling rate of 2 KS/s. A high reduction in the information needed for the reconstruction, even when performing a comparison with a converter that has a low sampling rate. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade UnB Gama (FGA) |
Description: | Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de pós-graduação em Engenharia Biomédica, 2022. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica |
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Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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